| Обозначение: |   ГОСТ Р 70321.5-2022 |
| Статус: | действует |
| Название рус.: | Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний |
| Название англ.: | Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for determination the characteristics of wood-shrub vegetation on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure |
| Дата актуализации текста: | 01.01.2023 |
| Дата актуализации описания: | 01.07.2023 |
| Дата издания: | 08.11.2022 |
| Дата введения: | 01.01.2023 |
| Нормативные ссылки: |  ГОСТ 19.301;ГОСТ ISO/IEC 17000;ГОСТ ISO/IEC 17025-2019;ГОСТ Р 52438;ГОСТ Р 58973-2020;ГОСТ Р 59276;ГОСТ Р 59753-2021;ГОСТ Р 59754-2021;ГОСТ Р 59792;ГОСТ Р 59795-2021;ГОСТ Р 59898-2021;СП 42.13330;СП 475.1325800 |
| Область применения: | Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний алгоритмов ИИ при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера |
|
| Расположен в: |
|
